XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机噪声
可配置的伪噪声雷达成像系统启用同步mimo通道扩展
摘要：在本文中，我们提出了一种基于伪随机噪声（PRN）序列的超宽带（UWB）雷达的进化系统设计方法，其关键特征是其用户可调节性，以满足所需的微波成像应用程序所提供的需求，并具有多通道可伸缩性。鉴于提供完全同步的多通道雷达成像系统，用于短距离成像作为矿山检测，非破坏性测试（NDT）或医学成像，高级系统体系结构是在实施的合成机制和时钟方案方面的特殊重点提出的。通过硬件的方式提供了目标适应性的核心，例如可变时钟生成器和分隔线以及可编程PRN发电机。除了自适应硬件外，使用RedPitaya®数据采集平台在广泛的开源框架中，信号处理的自定义是可行的。在信噪比（SNR），抖动和同步稳定性方面进行了系统基准，以确定实践原型系统的可实现性能。此外，还提供了计划的未来发展和绩效改进的前景。
超原子中拓扑保护的量子相干性
探索拓扑量子态的性质和应用对于更好地理解拓扑物质至关重要。在这里，我们从理论上研究了一个准一维拓扑原子阵列。在低能区，原子阵列相当于一个拓扑超原子。在腔中驱动超原子，我们研究了光与拓扑量子态之间的相互作用。我们发现边缘态表现出拓扑保护的量子相干性，这可以从光子传输中表征。这种量子相干性有助于我们找到超辐射-亚辐射跃迁，我们还研究了它的有限尺寸缩放行为。超辐射-亚辐射跃迁也存在于对称性破坏系统中。更重要的是，结果表明亚辐射边缘态的量子相干性对随机噪声具有鲁棒性，使得超原子可以作为拓扑保护的量子存储器工作。我们建议用三维电路 QED 进行相关实验。我们的研究可能在基于拓扑边缘态的量子计算和量子光学中得到应用。
一种人重新识别的生成方法
摘要：重新识别是识别非重叠摄像机网络的可比主题的任务。这通常是通过从源图像中提取的特定特征特征特征的向量来实现的。学习一组良好的健壮，不变和歧视性特征是一项复杂的任务，通常利用对比度学习。在本文中，我们探讨了一种不同的方法，学习一个人的表示为从随机噪声开始的特定人的图像所需的条件信息。以这种方式，我们将个人的身份与任何其他信息相对于特定实例（姿势，背景等。），允许从一个身份到另一个身份的有趣转换。作为生成模型，我们使用了最近在许多不同情况下证明其对调节的敏感性的最新扩散模型。本文介绍的结果是概念验证。尽管我们目前在共同基准的表现低于最先进的技术，但该方法具有吸引力和丰富的创新见解，这表明沿着各种研究方案有广泛的潜在改进。
对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231N
生成对抗网（GAN）[4]被提议为计算机视觉领域中的生成建模框架。gan从训练数据样本中学习了概率分布，因此从Random Noises生成了新图像。此“学习和生成”机制建立在对手上，一个分类器作为判别模型，以确定是否直接从数据中采样图像还是由发电机生成，也是另一个具有从随机噪声生成图像的代理组件。损失功能鼓励发电机使歧视器将生成的图像分类为实际数据。正如CS231N讲座中所讨论的那样，由于生成模型的本质是检测现有数据中的概率密度，然后对Vanilla Gan及其变体产生，因此这些gan犯罪者的最终输出的最终输出被模型为输入图像的可能性，是从数据中采样的实际图像，而不是生成的。这在以前的工作中被证明是有效的。但是，我们可以考虑其他方法，其中之一是Wasserstein-Gan（Wgan），它不训练歧视者（评论家）作为分类器输出
通过...连接显式和隐式深度生成模型
深度生成模型有两种类型：显式和隐式。前者定义了一种显式密度形式，允许似然推断；而后者则针对从随机噪声到生成样本的灵活转换。虽然这两类生成模型在许多应用中都表现出强大的能力，但单独使用时，它们都有各自的局限性和缺点。为了充分利用这两种模型并实现相互补偿，我们提出了一种新颖的联合训练框架，该框架通过 Stein 差异连接显式（非规范化）密度估计器和隐式样本生成器。我们表明，我们的方法 1) 通过核 Sobolev 范数惩罚和 Moreau-Yosida 正则化引入了新颖的相互正则化，2) 稳定了训练动态。从经验上讲，我们证明，与训练单个对应方相比，所提出的方法可以促进密度估计器更准确地识别数据模式并引导生成器输出更高质量的样本。当训练样本受到污染或有限时，新方法也显示出有希望的结果。
高分辨率图像合成的缩放矫正流量变压器
扩散模型从噪声中创建数据（Song等，2020）。他们经过训练，可以将数据的向前路径逆转到随机噪声，因此，可以使用神经网络的近似和泛化特性，可用于生成训练数据中不存在的新数据点，但遵循训练数据的分布（Sohl-Dickstein等人。，2015年； Song＆Eron，2020）。这种生成建模技术已被证明非常有效地对高维，感知数据（例如图像）进行建模（Ho等人，2020）。近年来，扩散模型已成为产生具有令人印象深刻概括能力的自然语言输入的高分辨率图像和视频的事实方法（Saharia等人，2022b; Ramesh等。，2022; Rombach等。，2022; Podell等。，2023; Dai等。，2023; Esser等。，2023; Blattmann等。，2023b; Betker等。，2023; Blattmann等。，2023a; Singer等。，2022）。由于其迭代性质和相关的计算成本以及推理期间的较长采样时间，对这些模型进行更多有效训练的制剂的研究和/或更快的采样速度有所增加（Karras等人，2023;刘等。，2022）。
使用自适应奖励增强方法的深度强化学习来改进 GNSS 定位校正
由于多径干扰和非视距接收的影响，城市环境中自动驾驶的高精度全球导航卫星系统 (GNSS) 定位仍是一个未解决的问题。最近，基于数据驱动的深度强化学习 (DRL) 的方法已被用于学习定位校正策略，这些方法适用于非平稳城市环境，而无需对模型参数进行严格的假设。然而，DRL 的性能严重依赖于训练数据的数量，而由于信号衰减和随机噪声大等问题，在城市环境中收集的高质量可用 GNSS 数据不足，导致 DRL 性能不佳和训练效率低下。在本文中，我们提出了一种基于 DRL 的定位校正方法，该方法结合自适应奖励增强方法 (ARAM)，以提高非平稳城市环境中的 GNSS 定位精度。为了解决目标域环境中训练数据不足的问题，我们利用在源域环境中收集的足够数据来弥补训练数据不足，其中源域环境可以位于与目标环境不同的位置。然后我们
探索转颅电刺激（TES）作为中风后运动恢复的治疗干预措施的前景：叙事评论
摘要：简介：中风幸存者经常患有运动障碍和相关功能缺陷。经颅电刺激（TES）是一个快速发展的场，为调节大脑功能提供了广泛的功能，并且安全且廉价。它有可能广泛用于中风后电动机回收。经颅直流电流刺激（TDC），经颅交流刺激（TAC）和经颅随机噪声刺激（TRN）是三种公认的TES技术，近年来引起了很大的关注，但具有不同的作用机理。TDC已广泛用于中风运动康复中，而TAC和TRN的应用非常有限。TDCS协议可能有很大差异，结果是异质的。目的：当前的审查试图探索常见的TES技术的基础机制，并评估其在中风后在运动恢复中应用的预期优势和挑战。结论：TDC可以使皮质运动神经元的电势去极化并超极，而TAC和TRN可以瞄准特定的脑节律和夹带神经网络。尽管大量使用TDC，但神经网络的复杂性仍需要进行更复杂的修改，例如TAC和TRN。
分析流程中的数值不确定性导致大脑网络产生重大变化
脑成像数据的分析需要复杂的处理流程来支持有关脑功能或病理的发现。最近的研究表明，分析决策的变化、少量噪音或计算环境可能会导致结果的巨大差异，从而危及结论的可信度。我们通过使用蒙特卡罗算法引入随机噪声来检测结果的不稳定性。我们评估了连接组的可靠性、其特征的稳健性以及对分析的最终影响。结果的稳定性范围从完全稳定（即所有数据位都有效）到高度不稳定（即 0-1 个有效数字）。本文强调了利用大脑连接估计中诱导的方差来减少网络偏差的潜力，同时不影响可靠性，同时提高其在个体差异分类中的应用的稳健性和潜在上限。我们证明，稳定性评估对于理解脑成像实验固有的误差是必要的，以及如何将数值分析应用于脑成像和其他计算科学领域的典型分析工作流程，因为所使用的技术与数据和上下文无关，并且具有全局相关性。总体而言，虽然由于分析不稳定性导致的结果极端多变可能会严重妨碍我们对大脑组织的理解，但它也为我们提供了提高研究结果稳健性的机会。
分析流程中的数值不确定性导致大脑网络产生重大变化
脑成像数据的分析需要复杂的处理流程来支持有关脑功能或病理的发现。最近的研究表明，分析决策的变化、少量噪音或计算环境可能会导致结果的巨大差异，从而危及结论的可信度。我们通过使用蒙特卡罗算法引入随机噪声来检测结果的不稳定性。我们评估了连接组的可靠性、其特征的稳健性以及对分析的最终影响。结果的稳定性范围从完全稳定（即所有数据位都有效）到高度不稳定（即 0-1 个有效数字）。本文强调了利用大脑连接估计中诱导的方差来减少网络偏差的潜力，同时不影响可靠性，同时提高其在个体差异分类中的应用的稳健性和潜在上限。我们证明，稳定性评估对于理解脑成像实验固有的误差是必要的，以及如何将数值分析应用于脑成像和其他计算科学领域的典型分析工作流程，因为所使用的技术与数据和上下文无关，并且具有全局相关性。总体而言，虽然由于分析不稳定性导致的结果极端多变可能会严重妨碍我们对大脑组织的理解，但它也为我们提供了提高研究结果稳健性的机会。